• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.289-294
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• 2015

생동성 시험과 같은 임상약리학분야의 연구는 일반적으로 한 개체 내에서 반복하여 측정된 자료구조를 사용하므로 선형혼합모형을 이용하여 분석하는 것이 보편적이다. 이러한 모형에서 랜덤효과는 개체 내 관측 자료 사이의 상관관계를 설명하고, 공분산행렬은 개체-내 변동을 설명한다. 생동성 분석은 두 약물의 약동학적 변수인 Cmax와 AUC의 기하평균비에 대한 90% 신뢰구간이 동등성 한계인 [0.8, 1.25] 범위에 드는지 알아보는 분석으로, 고정효과에는 시기, 순서군, 치료효과를, 랜덤효과에는 개체효과를 가지는 선형혼합모형을 이용하여 분석한다. 이러한 분석이 적용된 실제 예를 살펴보기 위하여 레보플록사신 연구의 자료를 활용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.787-796
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• 2009

이 논문에서는 반복측정치에 대한 분석모형 중, 혼합모형의 일종인 변량계수모형에 대하여 이론적으로 고찰한다. 특히 혼합모형의 설정, 모수 추정에 대하여 통계적으로 고찰하고 변량계수모형에 대한 가능한 모형을 열거하며, 그에 따르는 추정과 검정을 논의한다. 사례연구로 식이요법자료를 대상으로 가능한 변량계수모형을 적용하여 추정 및 검정을 실시한 결과, 고정인자인 사전값, 처리, 키 및 시간들의 인자는 체중감소에 대단히 유의함을 보여주었지만, 나이와 혈압은 유의하지 않았다. 처리효과에 있어서는 식이요법과 운동을 병행했을 때의 처리가 식이요법만 실시했을 때의 처리보다 체중이 더 감소했음을 알 수 있으며, 시간에 따른 체중감소의 효과는 삼차함수의 관계가 성립된다. 변량인자로는 개체효과는 유의하며 개체별 시간에 대한 교호작용의 효과는 차수가 높아질수록 급속도로 감소하여 3차 함수 관계가 적절한 모형으로 최종 선택되었다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.405-414
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• 2002

반복이 같은 이원배치 혼합효과 분산분석모형에서 무정보 사전분포를 이용하여 오차분산을 추정하는 문제를 생각하고자 한다. 먼저 무정보 사전분포로 제프리스사전분포, 준거 사전분포 그리고 확률일치 사전분포를 유도하고 이들 각각의 사전분포들에 대하여 주변사후분포를 제시하였다. 끝으로 실제 자료를 근거로 오차분산의 주변사후밀도함수에 대한 그래프와 오차분산에 대한 신용구간들을 구하고 이 구간들을 비교한다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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• pp.318-323
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• 2007

국방부에서 발표한 ‘국방개혁에 관한 법률’ 에 따라 2014년까지 현역병들에 대한 복무기간이 단계적으로 단축될 예정이다. 이에 따라 좀 더 효율적인 직무교육 방안이 필요하게 되어, ‘차등제 교육’을 시행하고 있다. 이 교육의 효과를 향상시키기 위해서는 훈련병들의 예상 학업 성취도를 미리 정확하게 예측하는 것이 필수적이다. 따라서, 본 연구에서는 입교 초기에 얻을 수 있는 신병들의 제한된 자료들을 이용하여 교육 성취도 예측 모형을 개발하였다. 본 모형의 목적 변수는 ‘일반관리 인원’, ‘집중관리 인원’의 값을 갖는 이진형 성취집단 변수이며, 사용된 기법은 k-means 군집기볍과 Decision Tree 기법을 혼합한 모형, k-means 군집기법과 Neural Network 기법을 혼합한 모형, Decision Tree 모형, Neural Network 모형, Bayesian 모형, 그리고 Logistic 모형 등을 사용하였다. 그 결과 k-means 군집기법과 Decision Tree를 혼합한 모형이 가장 좋은 예측력올 보이는 것으로 나타났다. 이러한 교육 성취집단 예측 모형은 향후 군에서 이루어지는 다양한 교육 프로그램에 적극적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.353-366
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• 2018

영상에 의한 인체의 운동 분석에서 발생하는 오차 중 가장 큰 부분을 차지하는 것은 피부와 같은 연조직의 골격에 대한 상대운동이며 이를 STA라 한다. 본 연구의 목적은 고관절 운동 중 대퇴에서 발생하는 STA를 선형혼합모형을 이용하여 예측하는 것이다. 모형에 포함되어 있는 고정효과는 고관절 회전중심과 마커의 위치로 대퇴 골격에 의한 운동의 효과, 임의효과는 고관절 중심으로부터 각 마커의 편차로 STA에 의한 효과로 각각 가정하였다. 이를 위하여 근골격계 질환 경력이 없는 다섯 명의 남성 피험자를 선정하여 대퇴에 아홉 개의 마커를 부착하여 고관절의 기능적 운동을 수행하였다. 동시에 고속카메라를 이용하여 마커의 3차원 좌표를 얻었다. 이 3차원 위치벡터에 선형혼합모형을 적용하여 임의효과를 예측하였다. 분석결과 다섯 명의 피험자는 비슷한 패턴을 보였다. 고관절에 가까운 지점의 STA가 큰 것으로 나타났으며 작은 크기를 보인 부분은 원위 대퇴의 전방이다.

• 응용통계연구
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• 제17권2호
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• pp.337-346
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• 2004

랜덤표본에 관한 이원분할표의 독립성검정에는 통상 피어슨의 카이제곱적합도검정과 우도비검정을 사용한다. 그러나 랜덤표본이 아닌 집락자료에 관한 분할표의 경우에는 이들 검정법은 잘못된 결과를 나타낸다. 이러한 경우에는 공변량의 고정효과 외에 집락에 따른 변량효과를 함께 포함하는 일반화선형혼합모형을 고려함으로써 집락간의 이질성과 집락내의 종속성을 반영할 수 있다. 본 연구에서는 집락자료의 분할표에 대한 일반화선형혼합모형을 소개하고 실례를 통하여 이들 모형의 적합에 대해 논의한다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제15권1호
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• pp.50-56
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• 1983

Scram이 일어난 후 과도 기간 동안 LMFBR 출구공간에 있어서의 유동성층의 영향은 특별한 문제로 제기되고 있다. 이러한 경우에 난류 혼합에 미치는 부력 효과는 설계자에게 중요하다. 난류 유동 방정식에 부력 효과를 갖지 않는 기존 난류 모형의 부력효과를 더하기 위한 연구가 행해졌다. 개발된 부력 난류 유동의 물리적 모형은 SMAC 수치 해석 방법을 통하여 풀어졌다. 개발된 수치 해석 모형이 시험되어졌고, 실험자료와도 비교되었다. 결과는 난류에 대한 부력 효과가 출구공간에서 난류를 강하게 억압하며 성층의 안정도를 상당히 증가시켰다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권1호
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• pp.136-149
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• 2022

강원지방소나무의 수간곡선 추정에 비선형 혼합효과 모형(nonlinear mixed-effects models: NLME)을 적용하고 몇 가지 성능 척도를 이용하여 비선형 고정효과 모형과 비교하였다. 혼합효과 모형이 고정효과 모형을 개선한 정도를 전체 성능의 측면에서 설명하면, 수간직경에 대해서는 BIAS 26.4%, MAB 42.9%, RMSE 43.1%, FI 0.9%만큼이었고, 수간단면적에 대해서는 BIAS 67.7%, MAB 44.7%, RMSE 45.8%, FI 1.0%만큼이었다. 수간을 12개의 상대수고 구간으로 세분화하여 분석한 결과에서도 수간곡선의 성능은 혼합효과 모형에 의해 크게 개선된 것으로 나타났다. 혼합효과 모형은 모든 상대수고 구간에서 수간직경 및 수간단면적에 대한 성능이 고정효과 모형보다 더 나은 MAB, RMSE, FI를 나타내었고, BIAS의 경우 일부 구간(수간직경: 0.05, 0.2, 0.3, 0.8, 수간단면적: 0.05, 0.3, 0.5, 0.6, 1.0)에서만 고정효과 모형보다 뒤떨어지는 것으로 확인되었다. 특히 지상에 근접한 수간 최하부(수고 0.2 m 지점)에서 수간직경 및 수간단면적 추정 성능이 혼합효과 모형에 의해 크게 향상되었다. 수간직경의 경우 BIAS 84.2%, MAB 69.8%, RMSE 68.7%, FI 3.1%, 수간단면적의 경우 BIAS 98.5%, MAB 70.1%, RMSE 68.7%, FI 3.1%만큼 향상된 것으로 분석되었다. 지상으로부터 0.2 m 높이 지점의 수간단면적이 수간단면적 전체에서 차지하는 비중은 22.7%에 달하였다. 이렇게 수간재적에서 가장 큰 비중을 차지하는 수간 최하부에서의 추정 성능이 크게 향상되었다는 것은 전체 수간재적의 추정 성능 역시 큰 폭으로 향상될 수 있음을 시사한다. 비록 모형 적합 과정이 고정효과 모형보다 까다롭다는 단점이 있지만, 추정 성능의 개선 효과를 고려하면 NLME를 수간곡선 추정의 표준적인 방법으로 사용하는 것을 검토할 필요가 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제104권1호
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• pp.111-116
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• 2015

본 연구의 목적은 임의효과(random effect)를 포함하는 혼합모형(mixed model)을 이용하여 흉고직경과 수고의 변화량을 평가하는데 있다. 강원도 굴참나무 임분을 대상으로 흉고직경과 수고를 조사하고 3년 후 동일 임분을 재조사하였다. 혼합모형에서 굴참나무의 흉고직경-수고 관계는 고정효과(fixed effect)이고 초기측정과 반복측정의 흉고직경과 수고 차이를 임의효과로 설정하였다. 임의효과에 따른 모형의 적합도를 검정하기 위하여 아카이케의 정보기준(akaike information criterion, AIC)을 참고하고 반복 측정에 따른 분산-공분산 행렬과 오차항을 산정하였다. 추정된 공분산은 -0.0291이고 오차항은 0.1007을 나타내었다. 분산-공분산 행렬을 이용한 임의효과가 포함된 모형의 AIC(=-215.5)는 고정효과를 고려한 모형의 AIC(=-154.4)에 비해 낮은 수치를 나타내었다. 이러한 결과는 범주형 자료의 임의효과가 모형 개발에 반영되는 결과인 것으로 조사되었다. 그러므로, 본 연구에서 적용된 혼합모형은 반복 측정 자료를 이용한 모형 개발에 활용이 가능한 것으로 판단된다.

• 응용통계연구
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• 제27권6호
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• pp.923-932
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• 2014

허들모형은 영이 과잉 가산자료를 분석하기 위해서 사용되어 왔다. 이 모형은 이산부분을 위한 로짓모형과 절삭된 가산부분을 위한 절삭된 포아송모형의 혼합모형이다. 이 논문에서 우리는 경시적 영과잉 가산자료를 분석하기 위해서 수정된 콜레스키 분해을 이용하여 일반적인 이분산성을 가지는 변량효과 공분산행렬을 제안한다. 수정된 콜레스키 분해는 변량효과 공분산행렬을 일반화자기상관 모수와 혁신분산모수로 분리되면, 이러한 모수들은 베이지안 일반화 선형모형을 통해 추정된다. 그리고 실제 자료분석을 통하여 설명한다.